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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411665954.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法是由何志海;刘紫琼;唐雨顺;贾纪源;张毅;欧阳健设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法，方法包括：获取目标域图像，将目标域图像输入预训练的源域模型中，源域模型的每个编码器层中均具有因子生成模块和自注意力模块；利用源域模型中的嵌入层将目标域图像转换为若干图片标记，若干图片标记经因子生成模块生成尺度因子和偏移因子；将尺度因子和偏移因子输入自注意力模块，校准自注意力模块中的查询向量、键向量和值向量，得到目标域模型；将目标域图像输入目标域模型中，得到对应的图像分类结果。本发明通过引入尺度因子和偏移因子，动态调整自注意力机制中的询向量、键向量和值向量，提升了模型在目标域中的适应性和分类准确率。

本发明授权一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意尺度偏移再校准的完全测试时自适应方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标域图像，将所述目标域图像输入预训练的源域模型中，所述源域模型的每个编码器层中均具有因子生成模块和自注意力模块； 利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为若干图片标记，若干所述图片标记经所述因子生成模块生成尺度因子和偏移因子； 将所述尺度因子和偏移因子输入所述自注意力模块，校准所述自注意力模块中的查询向量、键向量和值向量，得到目标域模型； 将所述目标域图像输入所述目标域模型中，得到对应的图像分类结果； 所述因子生成模块包括域分离网络和因子生成网络；利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为若干图片标记，若干所述图片标记经所述因子生成模块生成尺度因子和偏移因子，包括： 利用所述源域模型中的嵌入层将所述目标域图像转换为若干图片标记，若干所述图片标记经所述域分离网络处理后，对处理后的若干所述图片标记求平均值，得到域标记，所述域标记用于表示域偏移噪声信息； 获取所述源域模型中预训练的类标记，将所述域标记和所述类标记输入所述因子生成网络中，得到当前编码器层对应的尺度因子和偏移因子。

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